向“新 ”布局,用AIGC引领新质生产力
向“新”布局，用AIGC引领新质生产力 在当前的经济发展态势下 ，新质生产力的形成与发展已成为推动经济增长的重要引擎。优刻得作为国内云计算领域的佼佼者 ，积极响应国家政策导向，将战略重心聚焦于用AIGC（人工智能生成内容）技术引领新质生产力的发展 ，致力于成为产业数智化的引领者 。
全球化布局：作为全球化布局的消费类软件服务商 ，万兴科技在AIGC领域积极布局 。创新业务：公司已布局虚拟数字人 、虚拟场景 、虚拟直播等创新业务，且旗下首款AI绘画软件“万兴AI绘画 ”已正式开启公测 ，展现出强大的市场洞察力和创新能力。
对于广电行业而言 ，生成式人工智能（AIGC）正引领一场全新的内容生产与传播革命 。在这场革命中，各地广电机构纷纷“抢滩 ”布局AIGC产业 ，既收获了前所未有的机遇 ，也面临着诸多挑战与困惑 。
在智能时代，AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）作为新兴的技术领域 ，正逐步改变着生产力的格局。以下是对AIGC概念、发展及其产业应用实践的详细解析 ，主要基于亚洲数据集团的报告内容 。
终于有人把大模型11种微调方法说清楚了!
〖壹〗 、大模型的11种微调方法详细阐述如下： 前缀调优（PrefixTuning）简介：前缀调优是一种轻量级的微调替代方法，专门用于自然语言生成任务 。它通过在特定任务的上下文中添加“虚拟标记”即前缀 ，来引导模型生成文本。特点：不改变语言模型的参数 ，而是冻结LM参数，仅优化一系列连续的任务特定向量（即前缀） 。
〖贰〗 、公有大模型与私有大模型 公有大模型：由大型技术公司或研究机构开发和训练的 ，是对公众开放使用的预训练模型 。这些模型通常使用大量的计算资源和数据进行训练 ，可以在多种任务上表现出色。著名的公有大模型包括OpenAI的GPT系列、Google的BARD和Microsoft的Turing NLG。
〖叁〗 、期权定价模型的重要性 期权定价模型的引入是期权能够在场内交易的前提 。它解决了场外时代期权定价因缺乏模型而难以大规模推广的问题 。 风险中性假设 风险中性假设是期权定价的关键。它假设投资者对于风险既无偏好也无厌恶，市场定价合理 ，不存在套利机会 。
〖肆〗 、RIDER模型将战略管理分为调研分析、战略澄清 、战略解码 、执行跟踪和评估更新五大步骤 。
〖伍〗、相比报表 ，BI的侧重点在于基于问题导向的分析（如销售数据、人员流失数据分析等），快速搭建各种业务模型（如杜邦分析法 、KANO模型 、RFM模型等）。优势在于操作简单、数据处理量大 ，能够更直观地发现业务运营过程中存在的问题 ，以更好地帮助业务人员调整工作策略 。
〖陆〗 、AIGC技术应用证书的价值 生成式人工智能（AIGC）技术应用岗位在当前社会极为热门，各行各业都在广泛应用这一技术，从互联网大厂到传统企业都对其有着强烈的需求 。
猛犸象大模型!MAmmoTH:近来比较好的开源、通用数学大模型,现已超过...
特别是在流行的竞赛级MATH数据集上 ，MAmmoTH-7B模型可以击败WizardMath ，而MAmmoTH-Coder-34B模型甚至可以击败GPT-4（使用CoT）的结果。这一结果表明，MAmmoTH模型在数学推理方面已经取得了与闭源大模型相当甚至更优的性能 。总结与展望 MAmmoTH模型的推出标志着开源通用数学大模型取得了重要进展 。
实验结果显示 ，MAmmoTH模型在9个数学推理数据集上的性能显著优于现有开源模型 ，平均准确率提高了13%至29%。在竞赛级数据集上，MAmmoTH-7B击败了WizardMath-7B ，而MAmmoTH-Coder-34B甚至超越了GPT-4（使用CoT）的结果 。MAmmoTH系列模型展示了结合CoT和PoT方法的优势 ，有效地解决了数学推理的多个挑战 。
尽管MAmmoTHCoder34B在特定数学推理任务上超越了GPT4，但这并不意味着MAmmoTH在所有方面都超过了GPT4。GPT4作为闭源模型 ，可能在其他领域或综合性能上仍具有优势。模型意义：MAmmoTH模型的提出标志着开源大模型在数学推理领域取得了一项重大突破 。
年4月 ，美国加利福尼亚猛犸象山（Mammoth Mountain）的三名滑雪巡逻员在试图进入用篱笆隔离一个危险的火山口时，由于高浓度的CO2而窒息死亡 ，而且100公亩内的树木也由于CO2浓度过高而死亡 。 近来仍有人担心储存于地下的CO2可能会像多年前喀麦隆Nyos湖CO2泄漏事件一般造成重大伤亡。
剧组选在位于温哥华的Mammoth片场 ，许多票房大片正是在此催生的 。现在全球最大的自然史现场就要诞生了！ 一般来说，一部电影只需要处理一到两个时代的背景 。但是《博物馆奇妙夜》要用上许多不同年代的知识，从古埃及神殿到早期的蛮荒大地 ，每一段都有不同的历史。
探索AI模型的调优之路:DoRA方法助力大型模型高效调优
DoRA方法的意义与未来展望 DoRA方法的设计原理和实验结果为我们提供了一个新的思路来提高模型精调的效率 。该方法不仅能够在保持计算效率的同时获得更高的模型性能 ，还有助于我们更好地理解模型精调的过程 。未来，随着AI技术的不断发展 ，DoRA方法有望在更多领域得到应用和推广。
DoRA方法将预训练权重分解为幅度和方向 ，其中方向使用LoRA进行更新，幅度则采用不同的策略 ，旨在同时更新幅度与方向以优化性能 。这使得DoRA的参数更新方式更贴近全参数微调 ，从而提高模型性能 。LLaMA Pro通过块扩展策略增加了模型的深度，以容纳额外的领域知识 ，同时保留其通用能力。
LoRA（LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS）是一种经典的大模型SFT方法 ，其基于adapter的思想进行大模型情况下的adapter设计 。LoRA的核心思想是通过外挂一些新增的参数，学习到SFT任务相关的知识 ，同时不影响到base模型的参数 。
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评论列表（4条）
我是9号的签约作者“韩洋敏”！
希望本篇文章《关于Llama4模型调优与战略转向点的信息》能对你有所帮助！
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